基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險治理

緒論／1　　第一節(jié)　研究背景及意義／1　　第二節(jié)　文獻(xiàn)綜述／5　　第三節(jié)　研究思路、內(nèi)容與方法／24　　第四節(jié)　研究創(chuàng)新及不足／28第一章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警及協(xié)同治理的理論探討／31　　第一節(jié)　基本概念／31　　第二節(jié)　地方金融風(fēng)險的形成及傳染機(jī)理分析／40　　第三節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警的邏輯理路／48　　第四節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險協(xié)同治理的理論要義／55　　第五節(jié)　大數(shù)據(jù)方法／59第二章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險治理現(xiàn)狀分析／64　　第一節(jié)　地方重點領(lǐng)域金融風(fēng)險的現(xiàn)狀分析／64　　第二節(jié)　分權(quán)視角下地方金融風(fēng)險治理的演變／71　　第三節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險治理政策趨勢分析／75　　第四節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警難點分析／84　　第五節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險協(xié)同治理現(xiàn)實約束／88第三章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險治理案例比較分析／93　　第一節(jié)　政府主導(dǎo)型：廣州大數(shù)據(jù)治理實踐／93　　第二節(jié)　企業(yè)主導(dǎo)型：深圳大數(shù)據(jù)治理實踐／98　　第三節(jié)　其他類型：典型地區(qū)大數(shù)據(jù)治理實踐／102　　第四節(jié)　小結(jié)／105第四章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警體系構(gòu)建／110　　第一節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險數(shù)據(jù)治理／110　　第二節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險識別／114　　第三節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測指標(biāo)體系／124　　第四節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險預(yù)警／131　　第五節(jié)　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險決策與處置／140第五章　地方金融風(fēng)險水平的測度及收斂性分析／143　　第一節(jié)　研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源／143　　第二節(jié)　中國地方金融風(fēng)險水平的動態(tài)演進(jìn)分析／150　　第三節(jié)　地方金融風(fēng)險水平的區(qū)域差異分析／155　　第四節(jié)　地方金融風(fēng)險水平的收斂性分析／159　　第五節(jié)　小結(jié)／167第六章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警仿真實驗分析／169　　第一節(jié)　引言／169　　第二節(jié)　研究設(shè)計和數(shù)據(jù)說明／171　　第三節(jié)　實證結(jié)果及分析／177　　第四節(jié)　拓展性分析：考慮不確定性影響／183　　第五節(jié)　“十四五”時期金融風(fēng)險預(yù)測分析／189　　第六節(jié)　小結(jié)／194第七章　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險協(xié)同治理機(jī)制／196　　第一節(jié)　實質(zhì)參與保障：基于大數(shù)據(jù)的多元主體協(xié)調(diào)機(jī)制／196　　第二節(jié)　實質(zhì)行動保障：基于大數(shù)據(jù)的協(xié)同治理決策機(jī)制／199　　第三節(jié)　共享動機(jī)保障：基于大數(shù)據(jù)的共建共享機(jī)制／203　　第四節(jié)　聯(lián)合行動保障：基于大數(shù)據(jù)的治理規(guī)則協(xié)同機(jī)制／206第八章　提高地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警及協(xié)同治理效率的對策建議／210　　第一節(jié)　加強地方金融風(fēng)險治理的數(shù)字化協(xié)同建設(shè)／210　　第二節(jié)　強化地方金融風(fēng)險治理的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新／215　　第三節(jié)　加快大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)／218　　第四節(jié)　加強對地方金融風(fēng)險的分類治理／222　　第五節(jié)　加快地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)治理的立法規(guī)范／225參考文獻(xiàn)／230圖目錄圖0-1　研究思路／25圖1-1　地方金融風(fēng)險的形成機(jī)理／41圖1-2　地方金融風(fēng)險的傳染機(jī)理／46圖1-3　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警邏輯框架／49圖1-4　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警機(jī)制／53圖1-5　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險預(yù)警響應(yīng)機(jī)制／55圖1-6　RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有向圖／61圖2-1　2011～2021年中國民間借貸立案數(shù)及增長率／66圖2-2　2014～2021年地方政府顯性債務(wù)規(guī)模及增長率／68圖2-3　2013～2021年地方政府隱性債務(wù)規(guī)模及增長率／68圖2-4　2011～2021年滬深上市房地產(chǎn)企業(yè)利潤總額及增長率／69圖2-5　2011～2021年滬深上市房地產(chǎn)企業(yè)現(xiàn)金到期債務(wù)比／70圖2-6　2011～2021年商品房新開工房屋面積及增長率／71圖2-7　央地金融監(jiān)管和金融風(fēng)險處置事權(quán)邊界／74圖3-1　地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)治理的廣州實踐邏輯／95圖3-2　地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)治理的深圳實踐邏輯／99圖3-3　深圳地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)識別及預(yù)警智能化機(jī)制／101圖3-4　地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)治理的典型實踐邏輯／103圖4-1　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險數(shù)據(jù)治理機(jī)制／111圖4-2　基于大數(shù)據(jù)的地方金融風(fēng)險數(shù)據(jù)集成平臺／112圖4-3　1986～2022年金融風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)變化趨勢／117圖4-4　金融風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)主題詞分布／118圖4-5　1994～2022年金融風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)主題詞變化趨勢／118圖4-6　1983～2022年債務(wù)風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)變化趨勢／119圖4-7　債務(wù)風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)主題詞分布／120圖4-8　1983～2022年債務(wù)風(fēng)險相關(guān)文獻(xiàn)主題詞變化趨勢／120圖4-9　LSTM算法示意／135圖5-1　2013～2021年地方金融風(fēng)險水平變化趨勢／151圖5-2　2013～2021年東中西及東北地區(qū)地方金融風(fēng)險水平子項變化特征／153圖5-3　2013～2021年全國、東中西及東北地區(qū)地方金融風(fēng)險水平基尼系數(shù)變化趨勢／156圖5-4　2013～2021年區(qū)域間地方金融風(fēng)險水平基尼系數(shù)變化趨勢／157圖6-1　LSTM-CNN算法示意／172圖6-2　2013年1月至2022年1月不同借貸主體借貸利率的月度趨勢／175圖6-3　2018年9月10日至2019年12月30日othr的樣本外預(yù)測值趨勢／180圖6-4　2018年9月10日至2019年12月30日rwzfr的樣本外預(yù)測值趨勢／180圖6-5　2018年9月10日至2019年12月30日fkcr的樣本外預(yù)測值趨勢／181圖6-6　2018年9月10日至2019年12月30日sdirt的樣本外預(yù)測值趨勢／181圖6-7　2018年9月10日至2019年12月30日mcdr的樣本外預(yù)測值趨勢／182圖6-8　2018年9月10日至2019年12月30日ltrm的樣本外預(yù)測值趨勢／182圖6-9　2020年1月2日至2022年1月25日othr的樣本外預(yù)測值趨勢／186圖6-10　2020年1月2日至2022年1月25日rwzfr的樣本外預(yù)測值趨勢／186圖6-11　2020年1月2日至2022年1月25日fkcr的樣本外預(yù)測值趨勢／187圖6-12　2020年1月2日至2022年1月25日mcdr的樣本外預(yù)測值趨勢／187圖6-13　2020年1月2日至2022年1月25日sdirt的樣本外預(yù)測值趨勢／188圖6-14　2020年1月2日至2022年1月25日ltrm的樣本外預(yù)測值趨勢／188圖6-15　6種民間借貸風(fēng)險指數(shù)的樣本外預(yù)測值／193表目錄表1-1　地方金融風(fēng)險的分類／33表1-2　大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分類／36表1-3　政府大數(shù)據(jù)治理的特點／39表2-1　2018～2021年高風(fēng)險評級金融機(jī)構(gòu)分布情況／65表2-2　2002～2022年國家金融風(fēng)險治理政策數(shù)量／76表2-3　2002～2022年地方金融風(fēng)險治理政策數(shù)量／78表2-4　2013～2022年地方不同金融風(fēng)險治理政策數(shù)量／80表2-5　2013～2022年不同地區(qū)金融風(fēng)險治理政策數(shù)量／81表2-6　2022年不同地區(qū)金融風(fēng)險治理政策情況／82表2-7　2018年地方政府類金融風(fēng)險治理政策情況／83表3-1　地方金融風(fēng)險治理案例對比分析／105表4-1　金融風(fēng)險相關(guān)裁判文書案件條目／115表4-2　2018年地方政府金融風(fēng)險治理政策情況／121表4-3　金融風(fēng)險類別的對比情況／122表4-4　大數(shù)據(jù)治理的風(fēng)險識別指標(biāo)體系／124表4-5　大數(shù)據(jù)治理的風(fēng)險等級／124表4-6　地方金融風(fēng)險大數(shù)據(jù)監(jiān)測指標(biāo)體系／125表4-7　地方金融風(fēng)險預(yù)警信號體系／138表5-1　地方金融風(fēng)險測算指標(biāo)體系／144表5-2　相關(guān)變量描述性統(tǒng)計分析／150表5-3　2021年各類別地方金融風(fēng)險水平的區(qū)域分布／154表5-4　2013～2021年地方金融風(fēng)險水平的基尼系數(shù)分解／158表5-5　2013～2021年地方金融風(fēng)險水平變異系數(shù)的估計結(jié)果／159表5-6　2013～2021年地方金融風(fēng)險水平的Moran's I指數(shù)／160表5-7　地方金融風(fēng)險水平絕對β收斂系數(shù)估計結(jié)果／161表5-8　地方金融風(fēng)險水平條件β收斂系數(shù)估計結(jié)果／163表5-9　基于泰爾指數(shù)的地方金融風(fēng)險水平基尼系數(shù)測算及其分解／165表5-10　地方金融風(fēng)險水平β收斂穩(wěn)健性估計結(jié)果／166表6-1　溫州指數(shù)的樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果／176表6-2　不同模型的基準(zhǔn)樣本內(nèi)預(yù)測誤差結(jié)果／177表6-3　不同模型的拓展樣本內(nèi)預(yù)測誤差結(jié)果／183表6-4　“十四五”時期30個省（區(qū)、市）地方金融風(fēng)險指數(shù)最優(yōu)預(yù)測值／190表6-5　2025年不同地區(qū)各類別地方金融風(fēng)險水平的區(qū)域分布／191表6-6　“十四五”時期民間借貸風(fēng)險指數(shù)的樣本外預(yù)測參數(shù)／192